过饱和状态交通信号控制方法综述

为向拥堵状态城市路网的交通控制优化提供依据,综述并评价了过饱和状态的交通信号控制策略;分析了过饱和状态交通流的特征,提出了过饱和状态交通信号控制的对应优化原理;从单点交叉口、协同控制交叉口及路网3个层次对过饱和状态交通控制方法进行了总结与评价,应用VISSIM仿真环境评价了已有控制策略的适用性;总结了具备处理过饱和状态能力的自适应交通信号控制系统的控制策略.仿真结果表明:过饱和状态的交通信号控制应优先优化道路空间的分配矛盾;排队管理策略对过饱和交通流具有较好的优化效果;建议在进行过饱和交通信号控制优化时,结合实时交通信息,采用排队管理、关键路径通行能力最大等控制策略,在交叉口群或路网层面对交通信号控制方案进行优化.     

基于微粒群算法的过饱和交叉口群信号优化研究

城市道路基础设施和建设与交通需求不匹配会导致城市过饱和状态交通频现,利用交通信号控制改变交通系统内车辆的运行规则是解决问题的必经之路。将微粒群算法应用于过饱和状态交叉口群信号协调优化当中,并通过VISSIM仿真评价信号协调优化效果。研究结果显示,经过信号优化,过饱和状态路网中各交叉口的延误车辆数、停车次数、排队次数均有所下降,路网的交通运行情况有明显的改善,一定程度上疏解了过饱和状态交叉口群。     

一种基于深度学习的离散化交通状态判别方法

在智能交通信号控制和交通流诱导系统中,交通环境状态的有效判别是影响交通控制决策的先决条件,本文针对交通流产生的大数据信息,结合深度学习算法提出一种离散化交通状态的判别方法.给出了包括交通状态数据采集、状态数据描述、状态深度学习和判别等功能模块的系统架构,构建了一种离散交通状态编码方法,为深度学习交通状态特征提供了数据基础.模型训练阶段,对采集到的二值和连续值交通状态数据,分别构建了两种不同的深度置信网络实现交通状态特征的无监督学习;模型微调阶段,在整合形成的高层抽象特征向量顶端增加softmax分类器,采用反向传播算法实现参数微调.最后,该方法基于VISSIM微观交通软件进行仿真,实验结果表明,离散交通状态编码方法可有效表达交通状态,基于深度学习的交通状态判别方法相对传统方法具有较高的准确度.     

基于综合投影的交叉口交通状态判别方法

交叉口交通状态的准确识别是实施交通信号控制策略的前提和基础,针对交 通状态识别问题,提出了基于综合投影的交叉口交通状态判别方法.首先,通过研究交叉 口各相位流量与绿信比之间的内在联系,建立流量和绿信比关系图,并从两相位控制交 叉口入手重点分析交叉口的交通状态;通过时间-排队图确定在不同交通状态下交叉口 各相位排队情况,从而与交通状态相匹配.其次,在两相位控制交叉口的基础上,通过投影 和反投影提出综合投影法,并最终建立适合多相位控制交叉口的交通状态判别方法.最 后,用该方法对实际路口的判别,验证本文方法的可行性和有效性.     

基于异步优势强化学习的交通信号控制策略

为解决交通信号控制中的信号灯配时调度不合理、路口拥堵等问题,提出一种基于行动者-评论家算法的城市智能交通控制算法。该算法是一种基于异步优势的算法,可对交通状态特征进行抽象表征,并以多线程并行实现对交通状态的精确感知。该算法还参考了强化学习算法,能在最短时间内不断迭代优化其内部参数,得到交通信号控制的最优方案。为验证该算法的有效性,采用交通仿真软件SUMO,对该算法和其他3种典型的交通信号控制算法进行模拟仿真,并对仿真结果进行比较和分析。研究结果表明：与这3类典型算法中效果最好的Qlearning算法相比,该算法的交叉口车辆平均延误时间减少了14.1%,平均队列长度缩短了13.1%,平均等待时间减少了13.5%。该交通信号控制算法能有效地改善城市道路拥堵,提高道路交叉口的通行效率。     

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在北美交通早高峰与晚高峰期间,大量信号灯控制的交叉路口会处于过饱和状态.对于非饱和路口的信号设计,已经有许多行之有效的理论方法和信号控制策略可以使用;对于过饱和路口,当前却没有被广泛接受的信号控制模型可以直接采用.对于孤立的信号路口,实时有效的配时通常被认为是优化交通流的一个非常重要手段.基于这一原则,多种过饱和路口交通信号设计方案出现在以往的研究中。但是由于没有对这些方法进行过有效的综合评测,所以一直没有对各种设计方法优缺点的清晰描述.本文对两组经典饱和路口信号设计模型进行了详细的评测与比较,进而深入分析这些模型的特点与可用性.在研究中这两组模型的控制结果还与最新的信号设计软件TRANSYT 7F和Synchro给出的优化信号进行了比较.基于比较结果,最终得到用于过饱和路口信号设计的方法选择指南.     

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为改善过饱和状态交叉口群的交通控制效果,优化了交通控制目标和结构,制定了信号配时方案优化的实施框架. 在分析溢流、滞留排队和阻挡等拥堵诱因的基础上,根据优化过饱和状态交通控制的需求,选取关键路径上通过车辆数最大和平均排队最小作为优化目标. 在单点交叉口层和交叉口群层间增加关键路径层,优化交通控制结构. 结合过饱和状态交叉口群交通控制特性,提出信号配时方案优化的实施框架及分层优化措施. 南京市广州路交叉口群仿真验证结果表明, 按信号配时优化框架建立的配时算法,可显著增大交叉口群内关键路径的通过车辆数,降低平均排队长度,改善过饱和状态交叉口群交通运行状况.     

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PLC是工业控制的重要手段和主要的基础设备。本文阐述了应用PLC实现交通控制的优越性;对PLC应用于交通信号控制系统的设计步骤进行了介绍。基于松下可编程控制器FP-XC30,根据城市道路交叉口交通信号灯的控制要求,绘制了不同相位控制下的信号交叉口不同流向车流的通行状态示意图,介绍了不同相位控制下交通信号PLC控制程序的设计过程及编写方法。     

场景目标导向的交通信号控制效能评价指标体系

制定科学合理的交通信号控制效能评价指标体系,对于信号控制方案的综合测评与改善具有重大意义.由于不同场景的交通运行特征各异,以场景目标为导向进行指标选取有利于抓住主要矛盾、凝练关键评价指标.通过对交通场景的核心特征进行分析,将城市道路划分为多方式交通、非饱和交通、过饱和交通三大类共14种典型交通场景,并凝练基础性、系统性...     

车道拥挤收费与信号控制组合优化模型研究

针对设有公交专用车道的城市道路,在交通过饱和状态下,为了提高道路通行能力,允许私家车以收费模式驶入公交专用车道,以缓解交通拥堵,建立了基于拥挤收费的交通信号控制模型.模型分别计算了公交专用车道和常规车道的行程时间及相关联交叉口的总体排队延误,另外对公交专用车道设置了临界密度.该模型在保证公交专用车道交通服务水平的前提下使所有车道的路段行程时间及路口排队时间最短,最后利用遗传算法和VISSIM仿真相结合对模型进行了求解.结果显示了车道拥挤收费和信号控制组合优化模型的有效性,降低了车辆排队延误.     

一种基于模糊逻辑的城市交叉口交通信号控制方法

提出了一种基于模糊逻辑的城市交叉口交通信号控制方法,此方法不需要建立复杂的交通模型,可以有效地解决交通信号控制过程中复杂和随随机难题,同时应用加权系数的遗传算法对模糊逻辑控制器的参数进行了优化,仿真结果表明模糊逻辑控制可以成功地应用于城市交叉口交通令号控制中。     

基于模糊神经网络的交通信号控制

本提出一种将模糊控制与人工神经网络和结合的自组织学习方法对交通信号进行实时控制。该方法以模糊神经网络为核心，应用在线滚动学习模型生成交通信号配时方案。这种方法克服了现有控制方法需要大量的数据传输，准确的数学模型等缺陷。中应用微观交通仿真系统对模型进行了校验，仿真结果表明该方法有效。     

基于投影寻踪动态聚类的快速路交通状态判别

为了提高快速路交通运行状态的判别精度,利用地点交通参数与交通状态之间的映射关系,提出了基于投影寻踪动态聚类模型的快速路交通状态判别方法.该方法综合投影寻踪技术和动态聚类方法构造投影指标函数,采用混合蛙跳算法优化投影指标函数的投影方向获得最佳投影方向,并利用仿真数据标定了交通状态判别阈值.结合仿真数据和实测数据进行了实验验证和对比分析.实验结果表明,投影寻踪动态聚类模型能够有效提高快速路交通状态判别精度,平均判别率为97.01%,平均误判率为0.86%,平均判别精度分别比BP神经网络模型和模糊C均值聚类模型方法提高了8.9%和4.5%.      

信号交叉口行人自行车交通强度状态划分研究

混合交通是造成交叉口拥堵和交通事故的重要原因之一.为了便于有效的研究交叉口混合交通信号控制策略及交叉口交通仿真,提出了信号交叉口人行横道绿灯时间行人自行车交通强度状态划分方法.分析了交叉口人行横道绿灯放行的交通特性,定义了人行横道绿灯放行时刻行人自行车聚集群的概念.从信号交叉口人行横道的"时空资源"利用角度,提出了划分人行横道绿灯时间行人自行车交通强度状态概念及必要性,选取了行人自行车绿灯时间通过流率、绿灯时间利用率以及行人自行车绿灯时间的空间占有率三个指标作为强度划分依据,选取K均值聚类为强度状态划分方法,对人行横道绿灯时刻行人自行车交通强度状态划分为三类,分别为低强度、中等强度和高强度.结合北京市平乐园交叉口为例,进行了行人自行车交通强度状态划分.     

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通过对城市交通路网的交通信号控制方法的综述,为管理人员决策、科研和工程技术人员的研究开发提供有价值的参考依据。中国城市交通系统独具特色,交通路网包括街区路网,又包括快速路、并通过出入口匝道与街区路网耦合在一起,路网上的交通流包括机动车、自行车和行人的混合交通流。因此,城市交通控制系统是一个复杂的非线性大系统,为交通信号控制方法提出了很多新的问题和挑战。本文详细分析了街区路网、快速路网交通信号控制方法的研究进展,以及突发性交通拥挤的管理方面的现状和发展趋势。     

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车路协同系统能实时获取车辆个体的运行状态信息,并能通过速度引导实现车辆与交通控制系统之间的动态交互,为交通信号控制提供了新的数据源和技术手段.分析了现有车路协同下交通信号控制方法存在的不足,引入基于时间窗的滚动预测方法,提出了改进的交叉口信号控制优化流程;将相位饱和度作为表征信号控制效果的指标,在考虑速度引导对车辆运行状态影响基础上,建立了车路协同环境下道路交叉口信号控制优化方法和模型.运用VISSIM软件进行了仿真实验,结果表明,本文方法优于感应控制方法,在各种交通流量下均能有效降低交叉口平均延误和停车次数.     

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交通信号控制和动态交通诱导是城市交通管理的两个主要手段，两者智能协作能提高城市交通管理效率.本文分析了交通信号控制与动态诱导系统的关联特点，利用多智能体技术和融合技术对其智能协作进行研究，提出城市交通信号控制与交通诱导系统智能协作的结构框架，以交通信号控制执行级智能体为例，介绍分析智能体内在结构和作用机制，并研究了城市交通控制与交通诱导的系统协作模型，实现城市交通控制与诱导系统智能协作和全局优化     

新一代人工智能交通信号控制器架构研究

针对目前基于传统交通控制理论设计的信号控制器存在的问题,提出基于边缘计算、场景驱动和交通控制资源化的新一代人工智能交通信号控制器的架构和设计理念。首先,以人工智能感知、决策需求为基础,提出场景驱动、交通控制资源化的全新概念,以此实现人工智能与交通信号控制的有效结合,并通过引入边缘计算重新构建智能交通信号控制器的技术架构;其次,利用边缘计算技术和SD(scene driven,software defined)技术,研究和设计交通信号控制器的软硬件结构;最后,针对下一步需要着力解决的理论和技术难题进行详细阐述。研究结果可为人工智能在城市交通控制领域的应用提供基础支撑和研究思路。     

实时自适应交通信号控制优化理论模型

通过对交叉路口交通流到达和排队延误规律的研究,提出了一种新的交通信号控制理论,此理论把交通延误和停车次数综合为一个性能指标,称为PI值,建立了以PI值最小为目标的交通信号配时优化理论模型,该信号配时方法与通常采用的单点自适应信号控制方法的区别在于不但考虑了交通延误,而且考虑了停车次数,实现对交通延误和停车次数两个指标的优化,从而保证了以车队形式到达的交通流可以不间断地通过交叉路口,由于以实时交通流的到达规律为依据进行信号优化配时,因此,该信号配时优化模型又是实时自适应交通信号控制优化模型。     

城市快速路交通状态自动判别解决方案

为满足社会公众对实时交通状态信息发布服务的需求,对城市快速路交通状态自动判别解决方案的关键技术进行研究。在总结已有研究成果的基础上,对快速路交通状态判别指标、判别标准及空间对象进行分析,选取平均行程车速作为快速路交通状态的判别指标。设计了交通状态自动判别软件构架,对平均行程车速实时估计算法模块进行了详细分析。基于研究成果开发的快速路交通状态自动判别系统软件已经应用于上海市快速路监控中心。对软件的实际运行效果进行评估,结果表明,道路交通状态判别平均精度达到95％以上。